Breast Cancer Risk, Fungicide Exposure and CYP1A1*2A Gene-Environment Interactions in a Province-Wide Case Control Study in Prince Edward Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Scientific certainty regarding environmental toxin-related etiologies of breast cancer, particularly among women with genetic polymorphisms in estrogen metabolizing enzymes, is lacking. Fungicides have been recognized for their carcinogenic potential, yet there is a paucity of epidemiological studies examining the health risks of these agents. The association between agricultural fungicide exposure and breast cancer risk was examined in a secondary analysis of a province-wide breast cancer case-control study in Prince Edward Island (PEI) Canada. Specific objectives were: (1) to derive and examine the level of association between estimated fungicide exposures, and breast cancer risk among women in PEI; and (2) to assess the potential for gene-environment interactions between fungicide exposure and a CYP1A1 polymorphism in cases versus controls. After 1:3 matching of 207 cases to 621 controls by age, family history of breast cancer and menopausal status, fungicide exposure was not significantly associated with an increased risk of breast cancer (OR = 0.74; 95% CI: 0.46-1.17). Moreover, no statistically significant interactions between fungicide exposure and CYP1A1*2A were observed. Gene-environment interactions were identified. Though interpretations of findings are challenged by uncertainty of exposure assignment and small sample sizes, this study does provide grounds for further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».